Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/battery-state-of-charge
本日は、Courseraにある「Battery State-of-Charge (SOC) Estimation」というコースをご紹介します。このコースは、CU Boulderの電気工学の修士号プログラムの一部として、学術的なクレジットを得ることも可能です。コースでは、様々な充電状態推定手法の実装方法や、それぞれの方法の相対的なメリットを評価する方法を学びます。
### コース内容
コースが進むにつれ、以下のような重要なテーマに触れます：
1. **良いSOC推定器の重要性**: SOC推定のための厳密な定義や、単純な手法の限界について学ぶことができます。
2. **線形カルマンフィルターの導入**: 高度な理論ではありますが、その基礎を理解することで、実際のアプリケーションでの誤った前提が及ぼす影響に備えられるようになります。
3. **線形カルマンフィルターの理解**: フィルターの動作を視覚化し、Octaveでの実装方法を学ぶことで、より深い理解を得ることができます。
4. **拡張カルマンフィルターによるセルSOC推定**: 非線形システムに対する推定手法を学び、実際にバッテリーセルのSOCを推定する技術を習得します。
5. **シグマポイントカルマンフィルターの使用**: 非線形システムに特化した推定手法を学び、さらに複雑なバッテリーシステムに対応できるようになります。
6. **バー・デルタ法による計算効率の改善**: センサーのバイアスエラーに対応する技術を学び、バッテリーパックにおける計算の効率性向上を目指します。
7. **キャップストーンプロジェクト**: EKFおよびSPKFを調整し、実際の運用シナリオにおいてどのようにパフォーマンスを向上させるかを学ぶ時間です。
このコースは、バッテリー管理システム（BMS）や電気エンジニアリングに興味がある方に特にお勧めです。併せて、理論を学びながらコーディングのスキルも磨くことができるため、実務にも即した内容が満載です。コースで得た知識を活用して、バッテリー業界の専門家としてのキャリアを築く助けになるでしょう。学びを進める上で、ぜひ受講を検討してみてください！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/battery-state-of-charge